Lang laufende KI-Agenten sammeln im Laufe ihrer Betriebszeit veraltete Erinnerungen an. Wie Amazon Web Services darlegt, führen diese gespeicherten Altlasten dazu, dass die Qualität der Ausgaben nachlässt und neue Compliance-Risiken entstehen ("Long-running AI agents accumulate outdated memories that degrade quality and create compliance risk"). Um diese Beeinträchtigungen zu verhindern, bedarf es klar definierter Regeln für den Lebenszyklus des Agentenspeichers.
Für Amazon Bedrock AgentCore wird hierzu ein automatisierter Ansatz vorgestellt, der das Bewerten, Konsolidieren und Löschen von Agentenerinnerungen umfasst ("scoring, consolidating, and pruning agent memories"). Dieser Prozess wird über einen nächtlichen Workflow mithilfe von AWS Step Functions ausgeführt ("on a nightly AWS Step Functions workflow"). Entwickler und Systemadministratoren können die Architektur über einen bereitstellbaren AWS CDK Stack implementieren ("with a deployable AWS CDK stack").